CPG-Based Manipulation with Multi-Module Origami Robot Surface

📄 arXiv: 2502.19218v1 📥 PDF

作者: Yuhao Jiang, Serge El Asmar, Ziqiao Wang, Serhat Demirtas, Jamie Paik

分类: cs.RO, eess.SY

发布日期: 2025-02-26

备注: This manuscript is under revision for possible publication in the IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L). Copyright may be transferred to IEEE if the manuscript is accepted for publication, without further notice. Supplementary video: https://youtu.be/AEmWFmHhPOA. Code available: https://doi.org/10.5281/zenodo.14726303

期刊: IEEE Robotics and Automation Letters (Volume: 10, Issue: 5, May 2025)

DOI: 10.1109/LRA.2025.3555381

💡 一句话要点

提出基于CPG的多模块折纸机器人表面操作方法，适用于不同尺寸和刚度的物体

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 折纸机器人 多模块机器人 中央模式发生器 机器人操作 仿真优化

📋 核心要点

  1. 传统机器人操作器在处理不同尺寸和材料的物体时面临挑战，尤其是在操作米级物体或具有不同刚度的物体时。
  2. 该论文提出了一种基于CPG的多模块折纸机器人表面操作框架，通过仿真优化方法确定最佳操作参数。
  3. 实验结果表明，该方法能够有效地操作各种尺寸、重量、形状和材料不同的物体，展现出强大的操作能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的基于表面的多模块机器人操作框架，该框架利用基于中央模式发生器（CPG）的运动生成器，并结合基于仿真的优化方法，来确定多模块折纸机器人表面（Ori-Pixel）的最佳操作参数。这种方法允许操作从厘米到米尺寸范围内的、具有不同刚度和形状的物体。通过动态仿真和一系列原型实验，测试了优化的CPG参数，这些实验涉及各种尺寸、重量、形状和材料不同的物体，证明了其强大的操作能力。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人操作器在处理不同尺寸和材料的物体时存在局限性，尤其是在操作大型或具有不同刚度的物体时，传统的抓取技术和策略往往不足以胜任。因此，需要一种能够适应不同物体特性，并实现稳定可靠操作的方法。

核心思路：该论文的核心思路是利用多模块折纸机器人表面（Ori-Pixel）的灵活性和可重构性，通过控制其表面的运动来实现对物体的操作。使用中央模式发生器（CPG）来生成机器人的运动模式，并通过仿真优化方法来确定最佳的CPG参数，从而实现对不同物体的有效操作。

技术框架：该框架主要包含以下几个模块：1) 基于CPG的运动生成器：用于生成折纸机器人表面的运动模式。2) 基于仿真的优化方法：用于优化CPG参数，以实现对特定物体的最佳操作。3) 多模块折纸机器人表面（Ori-Pixel）：作为实际的操作平台，通过控制各个模块的运动来实现对物体的操作。整个流程是先通过仿真优化得到CPG参数，然后将这些参数应用到实际的折纸机器人表面上，进行物体操作。

关键创新：该论文的关键创新在于将CPG与多模块折纸机器人表面相结合，实现了一种灵活且可重构的操作平台。通过仿真优化CPG参数，可以针对不同的物体特性进行调整，从而提高操作的鲁棒性和适应性。此外，该方法还能够操作大型物体，这是传统机器人操作器难以实现的。

关键设计：CPG参数的优化是关键。论文采用基于仿真的优化方法，通过模拟不同CPG参数下的操作效果，来找到最佳的参数组合。具体的优化目标函数可能涉及到操作的稳定性、精度和效率等指标。此外，折纸机器人表面的模块化设计也至关重要，模块的数量、形状和连接方式都会影响操作的性能。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

通过一系列原型实验，验证了该方法的有效性。实验结果表明，该方法能够成功操作各种尺寸、重量、形状和材料不同的物体，包括从厘米级到米级的物体。此外，仿真结果与实际实验结果基本一致，验证了仿真优化方法的可靠性。具体的性能数据（如操作成功率、操作精度等）未在摘要中明确给出，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于物流、仓储、医疗等领域。例如，在物流和仓储中，可以利用该技术来操作不同尺寸和形状的货物；在医疗领域，可以用于辅助医生进行手术操作，提高手术的精度和安全性。此外，该技术还可以应用于探索未知环境，例如在灾难救援中，利用折纸机器人表面来操作瓦砾中的物体。

📄 摘要（原文）

Robotic manipulators often face challenges in handling objects of different sizes and materials, limiting their effectiveness in practical applications. This issue is particularly pronounced when manipulating meter-scale objects or those with varying stiffness, as traditional gripping techniques and strategies frequently prove inadequate. In this letter, we introduce a novel surface-based multi-module robotic manipulation framework that utilizes a Central Pattern Generator (CPG)-based motion generator, combined with a simulation-based optimization method to determine the optimal manipulation parameters for a multi-module origami robotic surface (Ori-Pixel). This approach allows for the manipulation of objects ranging from centimeters to meters in size, with varying stiffness and shape. The optimized CPG parameters are tested through both dynamic simulations and a series of prototype experiments involving a wide range of objects differing in size, weight, shape, and material, demonstrating robust manipulation capabilities.